İstatistikler ve Büyük Veri

Görünüşe göre dağılmış olan R sayım verilerini modellemeye çalışıyorum (Dağılım Parametresi ~ .40). Bu muhtemelen glm, bir family = poissonveya negatif binomial ( glm.nb) modelinin anlamlı olmamasıdır. Verilerimin tanımlayıcılarına baktığımda, sayım verilerinde tipik bir çarpıklık yok ve iki deney koşulumdaki artıklar da homojen. Yani benim sorularım: Sayım verilerim sayım verileri …

24 r  poisson-distribution  negative-binomial  beta-binomial  underdispersion 

x,y∈RnφK(x,y)=exp(−∥x−y∥222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=exp⁡(−‖x−y‖222σ2)=ϕ(x)Tϕ(y)K(x,y)=\exp\left({-\frac{\|x-y\|_2^2}{2\sigma^2}}\right)=\phi(x)^T\phi(y)x,y∈Rnx,y∈Rnx, y\in \mathbb{R^n}ϕϕ\phi Ben de olmadığını bilmek istiyorum nerede . Şimdi, bunun eşit olmadığını düşünüyorum, çünkü bir çekirdek kullanmak, doğrusal sınıflayıcının çalışmadığı durumu ele alır. x'i sonsuz bir alana biliyorum . Bu yüzden hala doğrusal kalırsa, kaç boyut olursa olsun, svm hala iyi bir sınıflandırma yapamaz. ci∈Rϕ∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)∑iciϕ(xi)=ϕ(∑icixi)\sum_ic_i\phi(x_i)=\phi \left(\sum_ic_ix_i \right)ci∈Rci∈Rc_i\in \mathbb …

24 machine-learning  svm  kernel-trick 

Kapalı. Bu soru konu dışı . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Sorunuzu güncelleyin o yüzden -konu üzerinde Çapraz doğrulanmış için. 2 yıl önce kapandı . Python ve scikit-learn kullanarak tahminlerimizin Ortalama mutlak yüzde hatasını (MAPE) nasıl hesaplayabiliriz? Gönderen dokümanlar , biz bağlanımlar için sadece bu …

24 predictive-models  python  scikit-learn  mape 

Bir zaman serisinde bir değişim noktası analizi yapan bir Python modülü arıyorum. Çok sayıda farklı algoritma var ve algoritmaların her birini elden almak zorunda kalmadan bazılarının etkinliğini araştırmak istiyorum. İdeal olarak bcp (Bayesian Change Point) ya da R'deki strucchange paketleri gibi bazı modüller istiyorum. Bazılarını Scipy'de bulmayı umuyordum ama hiçbir …

24 time-series  python  change-point 

Çok değişkenli dağılımın bir miktarını nasıl hesaplayabileceğimle ilgileniyorum. Rakamlarda, belirli bir tek değişkenli normal dağılımın% 5 ve% 95'lik miktarlarını çizdim (solda). Sağdaki çok değişkenli normal dağılım için, bir analogun yoğunluk fonksiyonunun temelini saran bir izolin olacağını hayal ediyorum. Aşağıda bunu paket kullanarak hesaplamaya çalıştığım bir örnek mvtnorm- ancak başarılı olamayacağım. …

24 r  pdf  quantiles  multivariate-normal  multivariate-distribution 

Meslektaşlarımdan, bu konuda gerçekten bilmediğim bazı yardımlar isteniyor. Bir çalışmada bazı gizli değişkenlerin rolü hakkında hipotezler yapmışlar ve bir hakem onlardan SEM'de resmi olmalarını istedi. İhtiyacı olan şey çok zor görünmüyor, sanırım bir çekim yapacağım ... şimdilik, konuyla ilgili iyi bir giriş yapacağım! Google bu konuda gerçekten arkadaşım değildi. Şimdiden …

24 references  modeling  sem  psychometrics 

Aşağıdaki gibi R'de ANOVA'yı tekrarlı olarak ölçtüm: aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd) summary(aov_velocity) R'de hangi sözdizimi, bir ANOVA'dan sonra tekrarlanan ölçümlerle post hoc testi yapmak için kullanılabilir? Tukey'nin Bonferroni düzeltmeli testi uygun olur mu? Öyleyse, bu R'de nasıl yapılabilir?

24 r  anova  repeated-measures  post-hoc  contrasts 

Parzen pencere yoğunluğu tahmini p ( x ) = 1nΣi = 1n1h2ϕ ( xben- xh)p(x)=1nΣben=1n1h2φ(xben-xh) p(x)=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{1}{h^2} \phi \left(\frac{x_i - x}{h} \right) burada vektörün elemanların sayısı, X bir vektördür p ( x ) bir olasılık yoğunluk olan x , s Parzen pencere boyutu ve φ bir pencere fonksiyonudur.nnnxxxp ( x …

24 pdf  kernel-smoothing  intuition  density-estimation 

R ( lm) 'de bir regresyon modeli oluştururken, sık sık bu mesajı alıyorum "there are aliased coefficients in the model" Tam olarak ne anlama geliyor? Ayrıca, bu predict()nedenle de bir uyarı veriyor. Bu sadece bir uyarı olmasına rağmen, bir model oluşturmadan önce takma katsayıları nasıl tespit edeceğimizi / kaldırabileceğimizi bilmek …

24 r  regression 

Lojistik regresyonun neden doğrusal bir model olarak adlandırıldığını bilmek istiyorum. Doğrusal olmayan bir sigmoid işlevi kullanır. Peki neden lojistik regresyon doğrusal bir modeldir?

24 regression  logistic  terminology 

F1 skoru, Dice skoru ve IoU (sendika kesişme) arasındaki farklar konusunda kafam karıştı. Şimdiye dek F1 ve Dice'in aynı anlama geldiğini öğrendim (doğru?) Ve IoU'nun diğer ikisine çok benzer bir formülü var. F1 / Zar:2 TP2 TP+ FP+ FN-2TP2TP+FP+FN-\frac{2TP}{2TP+FP+FN} IoU / Jaccard: kırıkTPTP+ FP+ FN-TPTP+FP+FN-\frac{TP}{TP+FP+FN} F1'in gerçek-pozitifleri daha da arttırması …

24 terminology  accuracy  precision-recall 

Lamda'nın esnek-net bir regresyonda oynadığı rolü anlıyorum. Ve neden lambda.min'i seçtiğini anlayabiliyorum, çapraz doğrulanmış hatayı en aza indiren lambda'nın değeri. Benim sorum şudur : İstatistik literatüründe lambda.1se kullanımı tavsiye edilir, yani CV hatasını artı bir standart hatayı en aza indiren lambda değeri nedir? Resmi bir alıntı ya da bunun genellikle …

24 regression  cross-validation  regularization  glmnet  elastic-net 

Dropout ve drop connect arasındaki fark nedir? AFAIK, bırakma, eğitim sırasında gizli düğümleri rastgele düşürür, ancak onları testte tutar ve damla bağlantılarını düşürür. Ancak bağlantıları düşürmek gizli düğümleri düşürmekle eşdeğer değil mi? Düğümler (veya bağlantılar) sadece bir ağırlık seti değil mi?

24 neural-networks  dropout 

Daha iyi (Convnet veya TensorFlow gibi) kütüphanelere bağlı olmayan Python kodunu yazarak kıvrımlı sinir ağlarını daha iyi anlamaya çalışıyorum ve ne zaman çekirdek matris için değerleri seçmek için literatürde sıkışıp kalıyorum görüntü üzerinde evrişim yapmak. Bir CNN katmanları gösteren aşağıdaki resimde özellik haritaları arasındaki adımda uygulama ayrıntılarını anlamaya çalışıyorum . …

24 machine-learning  neural-networks  deep-learning  feature-construction  conv-neural-network 

Birçok çevrimiçi oyunda, oyuncular zor bir görevi tamamladığında, bazen görevi tamamlayan herkesin kullanabileceği özel bir ödül verilir. bu genellikle bir montajdır (taşıma yöntemi) veya başka bir makyaj malzemesidir (karakterin performansını artırmayan ve esas olarak görünüm kişiselleştirmesi için kullanılır). Böyle bir ödül verildiğinde, ödülü kimin kazandığını belirlemenin en yaygın yolu rastgele …

23 probability  random-generation